统计初步复习课件

统计初步复习ppt课件•统计初步概述•统计数据的收集与整理•描述性统计分析•概率与概率分布•参数估计与假设检验•回归分析初步01统计初步概述统计学的定义与特点统计学定义统计学是一门收集、整理、分析和解释数据的科学特点以数据为研究对象，强调方法与技术的运用，具有极强的应用性统计学的重要性及应用领域重要性统计学是决策科学的重要基础，为决策提供数据支持和预测依据应用领域经济学、社会学、医学、生物学等众多领域统计学的基本概念统计量描述数据特征的量，如均值、中位数据类型数、众数等分类数据、定量数据、顺序数据和比例数据概率描述随机事件发生的可能性大小02统计数据的收集与整理统计数据的来源与分类统计数据的来源观测、调查、试验、估算统计数据的分类定类数据、定序数据、定距数据、定比数据统计数据的收集方法01020304直接观察法采访法报告法实验法通过实地考察、观测等方式收通过问卷、访谈等方式收集数通过政府部门、企业等机构报通过实验设计、实验操作等方集数据据告的数据收集式收集数据统计数据的整理与展示数据清洗数据分组数据汇总数据展示去除异常值、缺失值等按照一定标准将数据进对数据进行汇总，计算通过表格、图表等方式不符合要求的数据行分组出各项指标的数值展示数据统计图表的应用柱状图饼图用于展示分类数据之间的比较用于展示整体中各部分的占比关系关系折线图散点图用于展示时间序列数据的变化用于展示两个变量之间的相关趋势关系03描述性统计分析数据的集中趋势分析010203平均数中位数众数计算所有数值的和除以数将数据从小到大排序后，出现次数最多的数值，表值的数量，表示数据的平位于中间位置的数值，表示数据的普遍水平均水平示数据的中间水平数据的离散程度分析方差标准差变异系数各数值与平均数的差的平方差的平方根，也是衡量标准差与平均数的比值，方的平均数，衡量数据离数据离散程度的重要指标用于比较不同数据的离散散程度程度数据分布的形态分析正态分布偏态分布峰态分布一种常见的连续型概率分布，特数据分布不对称，可能出现在某数据分布的峰部和尾部的尖锐程征是“中间高、两边低”的钟形个方向上过高或过低的情况度，可以用峰态系数来衡量曲线数据特征的描述性统计指标频数频率各个数值出现的次数各个数值出现的次数与总数之比累积频数累积频率各个数值出现次数从少到多的累加值各个数值出现次数从少到多的累加值与总数之比04概率与概率分布概率的基本概念必然事件互斥事件概率等于1的事件两个事件不能同时发生概率不可能事件对立事件两个事件中必有一描述随机事件发生概率等于0的事件个发生，且仅有一可能性的大小个发生离散型随机变量的概率分布离散型随机变量概率分布列取值可以一一列举的随机变量描述离散型随机变量取每个可能值的概率期望值方差所有可能取值的概率与其取值的乘积描述随机变量取值离散程度的量之和连续型随机变量的概率分布连续型随机变量概率密度函数取值在某个区间内的随机变量描述连续型随机变量在任意区间内取值的概率分布函数期望值描述随机变量小于或等于某个值的概率积分区间内函数值的概率密度与该区间长度乘积的积分值概率分布的特征与性质互斥性两个事件不可能同时发生对立性两个互斥事件之和为必然事件完备性所有事件的概率之和为1可加性两两互斥的事件，其并的概率等于这些事件概率的和05参数估计与假设检验点估计与区间估计点估计用单一的数值来估计未知参数，如使用样本均值来估计总体均值区间估计用一定的置信区间来估计未知参数，如95%置信区间参数估计的方法与评价方法矩估计、最大似然估计、贝叶斯估计等评价准确性、无偏性、一致性等假设检验的基本原理与方法基本原理通过样本信息来判断总体假设是否成立方法单侧检验、双侧检验、显著性检验等假设检验的步骤与应用步骤提出假设、构造检验统计量、确定临界值、做出决策应用在各个领域都有广泛的应用，如医学、经济学、社会科学等06回归分析初步一元线性回归分析总结词一元线性回归分析是研究一个因变量与一个自变量之间线性关系的统计方法详细描述一元线性回归分析通过建立线性回归方程来描述因变量和自变量之间的平均变化关系，并通过对回归方程的参数进行估计和检验来评估关系的强度和方向这种方法常用于探索变量之间的关系、预测和解释数据多元线性回归分析总结词详细描述多元线性回归分析是研究多个因变量与多元线性回归分析通过建立多元线性回归多个自变量之间线性关系的统计方法方程来描述多个因变量和多个自变量之间VS的平均变化关系这种方法可以同时考虑多个自变量对因变量的影响，并通过对回归方程的参数进行估计和检验来评估关系的强度和方向多元线性回归分析在经济学、社会学和生物统计学等领域有广泛应用非线性回归分析初步总结词详细描述非线性回归分析是研究非线性关系的统计方非线性回归分析适用于因变量和自变量之间法存在非线性关系的场景，例如曲线关系、指数关系等非线性回归分析通过建立非线性回归模型来描述因变量和自变量之间的非线性关系，并通过对模型的参数进行估计和检验来评估关系的强度和方向非线性回归分析在处理复杂数据关系时具有重要应用回归分析的应用与注意事项要点一要点二总结词详细描述回归分析在各个领域都有广泛应用，但需要注意其假设和回归分析是一种强大的统计工具，可用于探索变量之间的限制条件关系、预测和解释数据在应用回归分析时，需要注意其假设条件，如线性关系、误差项的独立同分布等同时，也需要注意对模型的解释和应用，避免过度拟合和误用在选择回归模型时，应根据数据的特点和问题的背景进行合理选择，并使用适当的统计方法进行模型评估和优化THANKS感谢观看。